Мобильные измерительные системы как инструмент для достоверного определения параметров экстерьера животных, живой массы и установления их взаимосвязи с интенсивностью роста

Актуальность. Точный мониторинг живой массы животных дает важную информацию о состоянии здоровья, прогнозируемом возрасте снятия с откорма и сроках реализации скота. Однако взвешивание животных на всех этапах является процессом трудоемким, небезопасным для животноводов, и к тому же вызывает стресс у скота. Для преодоления этих проблем необходимо создание неинвазивных механизмов взвешивания. По результатам экспериментальных исследований разработан метод определения живой массы, основанный на сверхточных нейронных сетях, применяемых к глубинным изображениям животных.
Методы. Научные исследования проводились в 2021–2022 гг. в КФХ Лекомцева М.М. Глазовского района Удмуртской Республики. Объем выборочной совокупности животных составил 78 бычков, выращиваемых на мясо, и 75 телок, выращиваемых на ремонт стада. Все животные были распределены на три группы в зависимости от происхождения: 1-я группа — бычки (n = 27) и телочки (n = 25) черно-пестрой породы; 2-я группа — бычки (n = 25) и телочки (n = 25) абердин-ангусской породы; 3-я группа — помесные бычки (n = 26) и телочки (n = 25) первого поколения, полученные при скрещивании коров черно-пестрой породы с быками-производителями абердин-ангусской породы. Интенсивность роста изучали по показателям живой массы и среднесуточных приростов. Животных взвешивали на электронных весах. Экстерьер оценивали по следующим промерам: высота в холке, прямая длина туловища, глубина груди, ширина груди, ширина зада в маклоках, ширина зада в седалищных буграх, прямая длина тазобедренной области, обхват пясти. Экстерьерные параметры были определены метод обработки изображений, полученных с помощью сенсора глубины Structure Sensor 3D.
Результаты. Выявлены биологическая закономерность формирования экстерьерно-конституциональных особенностей крупного рогатого скота в возрастной динамике и тесная взаимосвязь между параметрами телосложения и интенсивностью роста, которые дают основание полагать, что полученные расчетным путем величины индекса массы тела (у телок — 0,34–0,35, бычков — 0,28–0,29) могут быть использованы как коэффициенты прогноза живой массы молодняка, при этом исключается трудоемкий процесс взвешивания.

1. Батанов С.Д., Баранова И.А., Старостина О.С. Разработка модели комплексной оценки экстерьера и продуктивности молочного скота с использованием цифровых технологий. Зоотехния. 2019; 7: p. 2-8 doi: 10.25708/ZT.2019.28.41.001

2. Aytekin I, Eyduran E, Karadas K, Aksahat R and Keskin I Prediction of Fattening Final Live Weight from some Body Measurements and Fattening Period in Young Bulls of Crossbred and Exotic Breeds using MARS Data Mining Algorithm. Pakistan J. of zoology. 2018; 50(1): p.189-195 doi: 10.17582/journal.pjz/2018.50.1.189.195

3. Vedmedenko OV The Effect of Genotypes and Paratype Factors on Cow Productivity. Podilian Bulletin Agriculture Engineering Economics. 2019. doi: 10.37406/2706-9052-2019-1-4

4. Milostivyi R and Chernenko O Correlations between Environmental Factors and Milk Production of Holstein Cows. Data. 2019; 4(104). doi:10.3390/data4030103

5. Karamfilov S Study on the exterior traits of cows of montbeliard Breed 1. Exterior measurements. J. of Mountain Agriculture on the Balkans. 2014; 17(5): p. 1104-1115.

6. Ляшенко В.В., Ситникова И.В. Оценка типа телосложения высокопродуктивных коров голштинской породы Нива Повожья. 2013; 3(28): p. 118-123.

7. Karamaev S, Karamaeva A and Bakaeva L Features of the formation of the immune status in calves with different methods of feeding with colostrum. E3S Web of Conferences. (Voronezh: EDP Sciences). 2021: 02052. doi: 10.1051/e3sconf/202124402052

8. Iwanowska A and Pospiech E Comparison of slaughter value and muscle properties of selected cattle breeds in Poland – Revue. Acta Scientiarum Polonorum, Technologia Alimentaria. 2010; 9(1): pp. 7-22.

9. Батанов С.Д., Корепанова Л.В. Формирование мясной продуктивности у черно-пестрых бычков и помесей второго поколения с герефордской породой. Зоотехния. 2013; 8: p. 20.

10. Donetskikh AG, Grikshas SA, Korenevskaya PA and Gurin AV Beef productivity of steers of different types of productivity. J. Glavnyi Zootechnik. 2022; 1(222): p. 10-18. doi: 10.33920/sel-03-2201-02

11. Иванов В.Н., Мазуров В.Н. Биологические особенности роста, развития и формирования мясной продуктивности у бычков разных генотипов Проблемы биологии продуктивных животных. 2009; 3: p. 76-83.

12. Киселева М.В. Влияние антистрессовых препаратов и стимуляторов роста на мясную продуктивность бычков герефордской породы Зоотехния. 2008; 2: p. 21-22.

13. Tutkun M Estimation of live weight of holstein-friesian bulls by using body linear measurements. Applied Ecology and Environmental Research. 2019; 17(2): p.2257-2265. doi: 10.15666/aeer/1702_22572265

14. MacNeil MD, Berry DP, Clark SA, Crowley JJ and Scholtz MM Evaluation of partial body weight for predicting body weight and average daily gain in growing beef cattle. Translational Animal Science. 2021; 5(3). doi: 10.1093/tas/txab126

15. Meckbach C Tiesmeyer Vand Traulsen I Apromising approach to wards precise animal weight monitoring using convolutional neural networks. Computers and Electronics in Agriculture. 2021; 183. doi: 10.1016/j.compag.2021.106056

16. Batanov SD, Baranova IA and Starostina OS Non-contact methods of cattle conformation assessment using mobile measuring systems. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2019; 315: 032006 doi: 10.1088/1755-1315/315/3/032006

17. Суллер И.Л. Методы селекции сельскохозяйственных животных. Санкт-Петербург: Проспект Науки. 2017: p. 136.

18. Konstandoglo A, Foksha V, Stratan G and Stratan D Evaluation of the exterior of Holstein and Simmental primiparous cows. Scientific Papers. Series D. Animal Science. 2017; 60: p. 35-39.

19. Brade W Body size of Holstein cows – A critical analysis from the point of view of breeding and animal welfare. Berichte uber Landwirtschaft. 2017; 95: 3.